마이크로디그리

책임교수 한마디

이 과정은 인공지능의 기초부터 심화까지 다양한 지식을 습득할 수 있도록 구성되었습니다. 파이썬 프로그래밍으로 시작해, 인공지능 입문을 통해 AI의 개념을 배우고, 머신러닝 및 딥러닝을 통해 실질적인 AI 기술을 다룹니다. 오픈소스 소프트웨어 실습으로 코드 작성과 협업 능력을 키우며, 자연어 처리를 통해 언어와 컴퓨터 간의 상호작용을 이해합니다. 이 과정을 통해 미래의 AI 전문가로 성장할 준비를 갖출 수 있습니다.

교육과정 개요

• AI 기술 확산: 인공지능 기술의 이해와 적용을 통해 다양한 분야에서 AI 기술을 확산 시키고, 혁신적인 솔루션을 개발할 수 있음
• 데이터 분석 역량 강화: 데이터를 효과적으로 분석하고 활용하여 비즈니스 의사결정 을 지원하고, 데이터 중심의 사회를 구축할 수 있음
• 미래 직업 준비: 학생들이 AI 기술을 습득하여 미래의 직업 시장에 대비할 수 있도록 도울 수 있음.

교육목표 및 인재상

• 기초 프로그래밍 기술 습득 및 응용: 기초 프로그래밍 기술을 습득하고, 데이터를 처리하고 분석하는 능력을 기른다
• AI 및 머신러닝 기초 이해: 인공지능과 머신러닝의 기본 개념과 알고리즘을 이해하고, 이를 실제 문제에 적용하는 능력을 배양한다.
• 데이터 분석 및 시각화 능력 강화: 데이터를 분석하고 시각화하는 기술을 익히며, 텍스트 데이터를 처리하고 분석하는 능력을 기른다.
• 오픈소스 소프트웨어 활용 및 실무 능력 강화: 오픈소스 소프트웨어를 활용하여 다양한 프로젝트를 수행하며, 실무 능력을 향상시킨다.

교과목 소개

운영 교수진

진출분야

• 데이터 분석 지원: 다양한 분야에서 데이터를 수집하고, 기본적인 분석을 수행하여 인사이트를 도출하는 업무를 지원할 수 있음. 예를 들어 경영학 전공자가 AI 기술을 활용하여 비즈니스 데이터를 분석하고, 경영 전략을 수립하는 데 도움을 줄 수 있음
• AI 모델 적용 및 테스트: 주어진 업무 분야에 대해 간단한 AI 모델을 적용하고, 테스트하여 결과를 분석하는 업무를 수행할 수 있음. 예를 들어 사회과학 전공자가 AI 기술을 활용하여 대규모 데이터를 분석하고, 사회 현상을 연구하는 데 활용할 수 있음
• 자동화 시스템 운영: 다양한 분야에서 AI 기반의 자동화 시스템을 운영하고 관리하며, 효율성을 높이는 역할을 할 수 있음

책임교수 한마디

이 과정은 데이터의 생명 주기 전반을 이해하고 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 데이터사이언스 개론을 통해 데이터사이언스의 기초 개념을 배우고, 데이터 랭글링으로 데이터를 준비하고 변형하는 기술을 익힙니다. 데이터 분석 및 시각화로 데이터를 해석하고 시각적으로 표현하는 방법을 배우며, 머신러닝과 데이터사이언스에서는 데이터 기반 예측 모델을 구축하는 능력을 기릅니다. 또한, 파이썬 프로그래밍과 인공지능 입문을 통해 실제 코딩과 AI의 기초를 다룹니다. 이 과정을 통해 데이터사이언스 전문가로서의 역량을 갖출 수 있습니다.

교육과정 개요

• 데이터 분석 역량 강화: 데이터를 분석하고 시각화하는 기술을 통해 데이터 기반의 의사결정을 지원하고, 비즈니스 인사이트를 도출할 수 있음
• 머신러닝 및 AI 기술 확산: 머신러닝과 인공지능 기술을 활용하여 복잡한 문제를 해 결하고, 혁신적인 솔루션을 개발할 수 있음
• 다양한 분야에서의 활용: 데이터사이언스 기술을 다양한 분야에 적용하여 혁신적인 해결책을 도출하고, 산업 전반에 걸쳐 데이터 활용을 촉진할 수 있음

교육목표 및 인재상

• 기초 데이터사이언스 기술 습득: 데이터사이언스의 기본 개념과 기술을 이해하고, 데 이터를 처리하고 분석하는 능력을 기른다.
• 데이터 분석 및 시각화 능력 강화: 데이터를 분석하고 시각화하는 기술을 익히며, 데 이터 기반의 의사결정을 지원하는 능력을 배양한다.
• 머신러닝 및 인공지능 기초 이해: 머신러닝과 인공지능의 기본 개념과 알고리즘을 이 해하고, 이를 실제 데이터 분석 문제에 적용하는 능력을 기른다.
• 융합적 사고와 실무 능력 배양: 다양한 데이터사이언스 기술을 융합하여 창의적이고 혁신적인 해결책을 도출하는 능력을 기르고, 실무 프로젝트를 통해 실질적인 경험을 쌓는다.

교과목 소개

운영 교수진

진출분야

• 기초 데이터 분석: 진출하는 분야에서 데이터를 수집하고, 기본적인 분석을 수행하여 보고서를 작성하는 업무를 수행할 수 있음. 예를 들어 경제학 전공자가 데이터 분석 기술을 활용하여 경제 데이터를 분석하고, 경제 현상을 예측하는 데 기여할 수 있음
• 데이터 시각화 지원: 주어진 업무 분야에서 데이터를 시각화하여 이해하기 쉽게 표현 하고, 결과를 공유하는 역할을 할 수 있음
• 데이터 기반 의사결정 지원: 데이터를 분석하여 의사결정에 필요한 인사이트를 제공하 고, 데이터 기반의 전략 수립을 지원할 수 있음

책임교수 한마디

4차 산업혁명의 핵심 키워드 중 하나는 머신러닝을 필두로 하는 인공지능입니다. 현재 대부분의 산업 분야에서는 인공지능과의 융합을 통한 혁신을 꾀하고 있습니다. 하지만 이러한 급격한 수요 증가에 비해 각각의 산업 분야에서 머신러닝을 적절히 활용할 수 있 는 인력 공급은 절대적으로 부족한 실정입니다. 이러한 시대적 요구에 부응하기 위해 만 들어진 머신러닝 마이크로디그리는 다양한 전공을 가진 학생들이 각자의 전공분야에 맞 추어 머신러닝 이론을 접목시킬 수 있는 머신러닝 응용 역량을 양성시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 머신러닝을 이해하고, 익히고, 활용해보고자 하는 여러분! 머신러닝 융합 인재에 도전해보시기를 권해드립니다.

교육과정 개요

머신러닝 마이크로디그리는 다양한 전공을 가진 학생들이 각자의 전공분야에 맞게 머신러닝 이론을 접목시킬 수 있는 머신러닝 응용 역량을 양성시키는 것을 목표로, 인공지능기초수학, 인공지능프로그래밍기초와실습, 인공지능개론, 머신러닝, 인공지능공개SW설계의 5개 교과 목으로 교육과정이 구성되어 있다.

교육목표

머신러닝 마이크로디그리는 다양한 전공을 가진 학생들이 각자의 전공분야에 맞게 머신러닝 이론 을 접목시킬 수 있는 머신러닝 응용 역량을 양성시키는 것을 교육목표로 한다. 이를 통해 한국 내 다 양한 산업분야에서 머신러닝을 바탕으로 사회 및 국가 발전에 공헌할 수 있는 우수 융합인재를 배출 하고자 한다.

교과목 소개

운영 교수진

※ 상황에 따라 교수진은 변경될 수 있음

진출분야

• 개발자/관리자: 머신러닝 기술을 중심으로 하는 대기업, 중소벤처기업, 연구기관, 공공 기관, 금융업계 등에 기술 개발 또는 관리 인력으로 취업
• 창업: 머신러닝 분야 벤처 사업 수행

책임교수 한마디

본 ‘비쥬얼컴퓨팅’ 마이크로디그리는 영상으로부터 사람 수준 혹은 그 이상의 인지 능력을 발휘할 수 있도록 할 수 있는 영상처리 관련 기술을 습득할 수 있는 과정으로, 최근 인공지능 관련 산업에서 가장 중요한 분야인 비전 관련 분야를 선도할 수 있는 역량을 배양할 수 있습니다. 이를 통하여, 엄청난 수요를 등에 업고 졸업 후 수강생의 역량을 아쉬움 없이 발휘해볼 수 있습니다.
시각 정보를 통한 정보 활용은 미래의 급격한 산업변화에도 변함없이 대부분의 산업에서 가장 중요한 요소로 사용될 것이 분명합니다. 또한, 타 분야와 비교하여, 비쥬얼컴퓨팅 분야는 습득한 이론 및 기술의 효과를 눈으로 즉시 확인해 볼 수 있어 관련 연구자들의 만족도가 매우 높습니다. 비쥬얼컴퓨팅 관련 전문가로서의 뜨거운 가치에 관심이 있다면, ‘비쥬얼컴퓨팅’ 마이크로디그리를 적극 추천합니다.

교육과정 개요

“비쥬얼컴퓨팅” 마이크로디그리 교육과정은 영상, 비디오등의 데이터를 분석하고 활용하기 위한 기초이론과, 이론을 SW로 구현, 개발하기 위한 역량을 증진한다.
구체적으로, 3학년에는 컴퓨터 그래픽스와 디지털신호처리, 디지털영상처리를 통하여 신호처리와 관련된 기초 이론을 학습하고, 4학년에는 가상현실, 컴퓨터비전입문을 통한 고급이론을 학습하여, 시각정보와 관련된 데이터를 가공하고 임의의 목적에 적합한 정보를 추출할 수 있는 비전 관련 영상·비디오처리 전문가의 역량을 배양한다.

교육목표 및 인재상

본 과정을 통하여 그래픽스, 영상처리, 컴퓨터비전과 같은 영상 데이터 처리와 관련된 기초/고급 이론을 학습하고 이를 응용하여 실제 응용분야에 적용할 수 있는 SW 설계 능력도 함께 배양함. 이를 통하여 최근 사회에서 큰 수요가 존재하는 분야인 영상 신호 처리, 그래픽스, 컴퓨터비전 관련 전문가를 양성함. 구체적으로 본 과정을 이수한 학생들은 디스플레이 제조 (삼성전자, 엘지전자, 삼성디스플레이, 엘지디스플레이등), 자율주행(현대자동차, 현대모비스, 엘지유플러스등), 로보틱스(현대자동차, ETRI등), AR/VR, 영상보안, 의료관련 산업체/연구소에서의 원하는 인재상을 고려하여 교육이 이루어짐.
또한 본 교육과정은 학생 선호도가 매우 높은 대학원 교육과정과 연계성이 매우 높음. 이에 영상/비디오 처리 관련 대학원 진학연계를 고려한 교육과정이 설계됨.

교과목 소개

운영 교수진

진출분야

본 과정을 이수한 학생들은 디스플레이 제조, 자율주행, 로보틱스, AR/VR, 영상 보안, 의료 관련 분야에 진출이 가능함. 구체적으로 삼성전자 VD (Vision AI) 분야, 현대자동차 로보틱스 분야, LG디스플레이 AI/Big data 및 알고리즘 분야, LGU+ 융복합서비스 자율주행 분야 등에 진출이 가능함.

책임교수 한마디

안녕하십니까, 산업AI 마이크로디그리 과정을 선택한 여러분을 진심으로 환영합니다. 저는 책임 교수로서 여러분이 현대의 산업에서 가장 중요한 부분을 학습하는 여정을 시작하게 된 것을 매우 기쁘게 생각합니다.
우리의 산업은 빠르게 변화하고 있으며, AI 기술은 그 중심에서 수 많은 분야에서의 혁신과 경쟁력 강화를 주도하고 있습니다. 본 마이크로디그리 과정을 통해 여러분은 산업에 대한 이해를 바탕으로 산업 현장에서 발생하는 데이터를 분석하고, 실제 문제를 해결하는 능력을 갖추게 될 것입니다. 이는 4차 산업혁명 시대에 경쟁력을 갖춘 인재로 성장하는 데 필수적인 요소입니다.
여러분의 열정과 노력으로 미래의 산업을 이끌어갈 핵심 인재로 거듭나길 바랍니다. 본 마이크로디그리를 운영하는 모든 교수들은 여러분의 성장을 적극 지원할 것이며, 여러분과 함께 미래를 위한 혁신적인 변화를 만들어 나가길 기대합니다. 감사합니다.

교육과정 개요

산업AI 마이크로디그리 교육과정은 4차산업혁명 시대에 필요한 핵심 기술 역량을 학생들에게 제공하기 위하여 설계되었음. 본 과정은 다양한 산업 분야에서의 AI 기술을 활용하여 혁신을 주도할 수 있는 전문 인재를 양성하는 것을 목표로 함.

교육목표 및 인재상

교육 목표

• 산업 현장에서 발생하는 데이터를 수집, 전처리, 분석하고, 머신러닝 및 딥러닝 모델을 활용하여 실제 산업 문제를 해결할 수 있는 역량을 함양
• 이를 통하여 산업을 위한 AI 기술의 기초부터 고급 분석까지 전 과정에 걸친 이론에 대한 이해와 실무 능력 향상에 중점

 

인재상

• 산업 현장에서 문제 해결을 주도하고, AI 기술을 활용하여 생산성 향상 및 품질 개선에 기여할 수 있는 실무형 전문가
• 데이터 분석과 모델 개발에 대한 이론적 이해를 바탕으로 석/박사 과정으로 진학하여 전문 연구 인력으로 성장할 수 있는 인재
• 산업 현장에서 데이터 분석가, AI 엔지니어, 데이터사이언티스트 등으로 다양한 직무에서 활동할 수 있는 인재

교과목 소개

운영 교수진

진출분야

산업AI 마이크로디그리 교육 과정은 이수한 학생들이 다음과 같은 분야로 진출하는 것을 목표로 함

• 대학원 진학을 통한 전문 연구 인력: 국내외 대기업, 연구소, 학교 등
• 실무 능력 함양을 통한 산업 AI 전문가: 국내외 기업의 데이터 분석가, AI 엔지니어, 데이터사이언티스트 등
  (1) 제조, 생산, 품질 관리 등 AI를 도입하여 생산성 향상을 달성하고자 하는 전통적인 산업 분야
  (2) 그 외 AI 도입을 통하여 경쟁력 강화 및 혁신을 기획하는 모든 산업 분야

책임교수 한마디

산업 데이터사이언스 마이크로디그리는 프로그래밍(인공지능프로그래밍기초와실습)+ 수학(공학선형대수학)+분석기법(머신러닝)+현업적용(데이터기반품질경영, 산업데이터분석) 등의 과목을 이수함으써 실제 산업현장에서 데이터사이언티스트로 성장할 수 있는 기틀 을 마련하는 것이 이 과정의 목표입니다.

교육과정 개요

산업 데이터사이언스 마이크로디그리에서는 실제 산업현장에서 필요한 데이터사이언티스트가 되기 위한 인공지능프로그래밍 및 선형대수학의 기초 지식 을 바탕으로 기계학습의 기본적인 개념 및 기법을 학습하고, 데이터를 기반으로 한 산업 현장의 적용 방법을 접하게 됩니다.

교육목표

산업 데이터사이언스 마이크로디그리에서는 데이터 수집, 분석을 위한 이론적 수업 및 실제 데이터 활용을 통하여 분석적 사고력을 배양하는 한편 학습자의 전공 지식과 결합하여 창의 적 적용력을 함양함으로써 급변하는 4차 산업혁명 정보화 사회에 적극적으로 대응할 수 있는 우수한 인재를 양성합니다.

교과목 소개

운영 교수진

※ 상황에 따라 교수진은 변경될 수 있음

진출분야

4차 산업혁명 시대에 데이터가 중요한 역할을 하게 됨에 따라, 졸업 후 진로는 어느 특정 분야로 한정 지을 수 없을 만큼 데이터로부터 의미 있는 결과를 도출하고자 하는 모든 분야에서 이론과 실무를 겸비한 데이터사이언티스트에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

• 비즈니스 분석가 : 데이터 분석 Tool을 이용하여 마케팅, 판매 전략을 기획
• 데이터 분석가 : 데이터를 정제하고 분석하여, 예측 분석을 수행

책임교수 한마디

이 과정은 현대 소프트웨어 개발의 핵심 기술과 지식을 포괄적으로 배울 수 있도록 설계되었습니다. 융합 프로그래밍으로 프로그래밍 언어와 기술을 결합하는 능력을 기르고, 자료구조와 알고리즘을 통해 효율적인 문제 해결 방법을 배웁니다. 오픈소스 소프트웨어 실습을 통해 실제 프로젝트를 위한 역량을 쌓으며, 데이터베이스 과목으로 데이터 관리 및 설계 능력을 키웁니다. 마지막으로, 웹 프론트엔드를 통해 웹 개발의 기본과 최신 기술을 습득할 수 있습니다. 이 과정을 통해 다재다능한 소프트웨어 개발자로 성장할 준비를 갖출 수 있습니다.

교육과정 개요

• 소프트웨어 개발 역량 강화: 기초 프로그래밍 및 알고리즘 이해를 통해 소프트웨어 개발 역량을 강화하고, 다양한 소프트웨어 애플리케이션을 개발할 수 있음
• 웹 개발 기술 습득: 웹 애플리케이션의 프론트엔드와 백엔드를 개발하는 기술을 습득 하여, 웹 개발 분야에서의 경쟁력을 높일 수 있음
• 데이터 관리 및 보안 강화: 데이터베이스 관리 및 보안 기술을 통해 데이터를 효과적 으로 관리하고 보호할 수 있음

교육목표 및 인재상

• 기초 프로그래밍 및 알고리즘 이해: 기초 프로그래밍 기술과 알고리즘의 기본 개념을 이해하고, 문제 해결 능력을 기른다.
• 데이터 관리 및 활용 능력 배양: 데이터베이스의 기본 개념과 설계, 관리 방법을 익히 고, 데이터를 효과적으로 관리하고 활용하는 능력을 배양한다.
• 웹 개발 기술 습득: 웹 애플리케이션의 프론트엔드와 백엔드를 개발하는 기술을 습득 하고, 전체적인 웹 개발 프로세스를 이해한다.
• 오픈소스 소프트웨어 활용 및 협업 능력 강화: 오픈소스 소프트웨어를 활용하여 다양 한 프로젝트를 수행하며, 협업 능력을 향상시킨다.

교과목 소개

운영 교수진

진출분야

• 기초 소프트웨어 개발: 간단한 소프트웨어 애플리케이션을 개발하고, 유지보수하는 업 무를 수행할 수 있음. 예를 들어 교육학 전공자가 소프트웨어 개발 기술을 활용하여 교육용 애플리케이션을 개발하고, 교육 콘텐츠를 디지털화할 수 있음
• 웹사이트 관리 및 업데이트: 웹사이트의 콘텐츠를 관리하고, 업데이트하며, 사용자 경 험을 개선하는 역할을 할 수 있음. 예를 들어 마케팅 전공자가 웹 개발 기술을 활용하 여 디지털 마케팅 캠페인을 기획하고, 웹사이트를 개발하여 고객과의 소통을 강화할 수 있음
• 데이터베이스 관리 지원: 진출한 분야에 필요한 데이터베이스를 관리하고, 데이터를 효과적으로 저장하고 검색하는 업무를 지원할 수 있음

책임교수 한마디

응용 데이터사이언스 마이크로디그리는 데이터사이언스 응용을 위한 최소의 과목이수로 최대의 효과를 낼 수 있도록 교과목을 구성하였으며, 이 마이크로디그리를 수료하면 적 어도 데이터 분석을 어떻게 현업에 적용할 수 있는지를 알게 됩니다.

교육과정 개요

응용 데이터사이언스 마이크로디그리에서는 데이터프로그래밍 및 선형대수학의 기초 지 식을 바탕으로 비즈니스 전략, 정보 기술 및 모델링 방법을 결합한 데이터사이언스 분야 를 학습하고, 다양한 산업 분야에서의 비즈니스 문제들을 사례로 접하게 됩니다.

교육목표

응용 데이터사이언스 마이크로디그리에서는 데이터 수집, 분석을 위한 이론적 수업을 통하여 분석적 사고력을 배양하는 한편 학습자의 전공 지식과 결합하여 창의적 적용력을 함양함으로써 급변하는 4차 산업혁명 정보화 사회에 적극적으로 대응할 수 있는 우수한 인재를 양성합니다.

교과목 소개

운영 교수진

※ 상황에 따라 교수진은 변경될 수 있음

진출분야

4차산업혁명 시대에 데이터가 중요한 역할을 하게 됨에 따라, 졸업 후 진로는 어느 특정 분야로 한정 지을 수 없을 만큼 데이터로부터 의미 있는 결과를 도출하고자 하는 모든 분야에서 이론과 실무를 겸비한 데이터사이언티스트에 대한 수요가 증가하고 있다.

• 비즈니스 분석가 : 데이터 분석 tool을 이용하여 마케팅, 판매 전략을 기획
• 데이터 분석가 : 데이터를 정제하고 분석하여, 예측 분석을 수행